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简介
本书系统、全面地介绍了现代信号处理的主要理论、具有代表性的方法及一些典型应用。全书共7章，内容包括随机信号、参数估计理论、现代谱估计、自适应滤波、高阶信号分析、时频信号分析的线性变换与非线性变换方法。本书取材广泛、内容新颖、充分反映了信号处理的新理论、新技术、新方法和新应用，可以帮助读者尽快跟踪信号处理的最新国际发展。与第一版相比，本书的讲解与阐述更容易理解与自学，更注重理论与应用的结合。
本书为清华大学研究生精品课计划教材，是一本与国际前沿科学接轨的研究生教学参考书，可供电子、通信、自动化、计算机、物理、生物医学和机械工程等各学科有关教师、研究生和科技人员教学、自学或进修之用。
目录
第1章 随机信号
1.1 信号分类
1.2 相关函数、协方差函数与功率谱密度
1.3 两个随机信号的比较与识别
1.4 信号变换
1.5 具有随机输入的线性系统
本章小结
习题
第2章 参数估计理论
2.1 估计子的性能
2.2 fisher信息与cramer-rao不等式
2.3 bayes估计
2.4 最大似然估计
2.5 线性均方估计
2.6 最小二乘估计
本章小结
习题
第3章 现代谱估计
3.1 离散随机过程与非参数化谱估计
3.2 平稳arma过程
.3.3 平稳arma过程的功率谱密度
3.4 arma谱估计
3.5 arma模型辨识
3.6 最大熵谱估计
3.7 pisarenko谐波分解法
3.8 扩展prony方法
3.9 多重信号分类（music）
……
第4章 自适应滤波器
第5章 高阶统计分析
第6章 时频信号分析--线性变换
第7章 时频信号分析--非线性变换
附录a hilbert空间
附录b cauchy-schwartz不等式
附录c 相对于复向量的导数
参考文献
索引
1.1 信号分类
1.2 相关函数、协方差函数与功率谱密度
1.3 两个随机信号的比较与识别
1.4 信号变换
1.5 具有随机输入的线性系统
本章小结
习题
第2章 参数估计理论
2.1 估计子的性能
2.2 fisher信息与cramer-rao不等式
2.3 bayes估计
2.4 最大似然估计
2.5 线性均方估计
2.6 最小二乘估计
本章小结
习题
第3章 现代谱估计
3.1 离散随机过程与非参数化谱估计
3.2 平稳arma过程
.3.3 平稳arma过程的功率谱密度
3.4 arma谱估计
3.5 arma模型辨识
3.6 最大熵谱估计
3.7 pisarenko谐波分解法
3.8 扩展prony方法
3.9 多重信号分类（music）
……
第4章 自适应滤波器
第5章 高阶统计分析
第6章 时频信号分析--线性变换
第7章 时频信号分析--非线性变换
附录a hilbert空间
附录b cauchy-schwartz不等式
附录c 相对于复向量的导数
参考文献
索引
Modern Signal Processing
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